https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Overfitting_dalam_Machine_Learning 2026-05-23T08:15:12Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Overfitting_dalam_Machine_Learning&diff=17162&oldid=prev 2025-07-31T21:53:53Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Overfitting adalah salah satu masalah utama dalam [[machine learning]] di mana model terlalu menyesuaikan diri terhadap data pelatihan. Akibatnya, model tersebut kehilangan kemampuan untuk mengeneralisasi pola pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hal ini menyebabkan kinerja model sangat baik pada data pelatihan, namun buruk pada data validasi atau data nyata.<br /> <br /> == Penyebab Overfitting ==<br /> Overfitting biasanya terjadi ketika model terlalu kompleks, misalnya memiliki terlalu banyak [[parameter]] atau menggunakan algoritme yang terlalu fleksibel. Selain itu, jumlah data pelatihan yang sedikit juga dapat meningkatkan risiko overfitting karena model hanya &quot;menghapal&quot; data yang tersedia.<br /> <br /> == Dampak Overfitting ==<br /> Dampak utama dari overfitting adalah menurunnya akurasi model ketika diuji pada data baru. Hal ini berbahaya dalam aplikasi nyata karena prediksi menjadi tidak dapat diandalkan.<br /> <br /> == Cara Mengatasi Overfitting ==<br /> Beberapa teknik untuk mengatasi overfitting meliputi penggunaan [[regularisasi]], memperbanyak data pelatihan, serta menerapkan [[cross-validation]] untuk mengevaluasi performa model.</div>

Budi